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提出了一种基于边检测的盲源分离几何算法.该算法只需要检测到观测信号X的所有独立的边,然后根据数字信号混叠时的几何性质,分离出源信号.首先给出了问题的数学模型,然后对其分析并给出具体的分离算法,最后给出了仿真结果.仿真结果表明:该算法比一般的几何算法复杂度降低了,分离时间减少了,并且能保证分离效果. 相似文献
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磨床的振动信号是由多个振动源混合而成的复杂信号,利用盲源分离技术分离混合信号成为各个振动源的单独信号能更准确的实现设备的状态监控和故障诊断。基于峭度的不动点迭代法是一种常用的盲源分离方法,但存在分离矩阵难以收敛,分离效果不稳定的问题。论文在峭度最大化的理论基础上,提出基于牛顿迭代算法的振动信号盲源分离方法。通过模拟振动信号实验,当分离矩阵的迭代步数仅为不动点迭代法的1/500时,本算法就完成了分离过程,并且分离效果更佳。对数控磨床实际振动信号的分离实验,得到了和计算结果相同的磨床运行参数,进一步验证了本文方法可以较好的应用于工程实际中。 相似文献
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基于最优匹配跟踪算法的单通道机械信号盲源分离 总被引:1,自引:0,他引:1
在形态学滤波的基础上,结合匹配跟踪算法(Matching Pursuit,MP)和盲源分离算法(Blind Source Separation,BSS)各自的特点,提出了一种基于最优匹配跟踪信号分解的欠定盲源分离算法.利用MP算法将非线性信号通过投影分解,在分解过程中利用遗传算法寻找最优原子,有效提高了算法匹配的精度和效率.将所得到的匹配分量和滤波后的原始观察信号组成新的多维信号,解决了单通道信号盲分离的欠定问题.利用快速核独立分量分析(Fast Kernel Independent Component Analysis,FastKICA)算法实现信号的盲分离,并分析了分离的不同源信号对于故障的贡献率.将该方法用于仿真信号和实际的轴承试验的信号,试验结果表明算法能够很好地解决单通道信号的盲分离难题. 相似文献
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目前的欠定盲分离算法只能分离稀疏信号,对于不稀疏的信号分离效果不理想。经典独立分量分析算法中的扩展Infomax算法既能分离超高斯信号,也能分离亚高斯信号,但却只能应用于观测数不少于源数的超定盲源分离,结合扩展Infomax算法,本文提出了一种欠定ICA算法,通过生成隐藏数据将欠定盲分离问题转化为超定盲分离问题,然后再应用经典的扩展Infomax算法进行分析,该方法可以分离欠定情形下超高斯和亚高斯混合信号。并用该算法对实测的齿轮箱混合故障信号进行分离,再用包络阶次方法对分离出的信号进行分析,成功识别出了齿轮箱的不同故障特征,验证了该算法在齿轮箱故障诊断中的有效性。 相似文献
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基于独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA),利用极大似然估计法,研究了超高斯和亚高斯的混合信号的盲源分离(Blind Sources Separation,BSS)问题.文中构造了一种新的、不同于以往文章中用来分离混合信号的概率密度函数(Probability Density Function,PDF).新构造的PDF无需改变函数中的参数值,可用来对于超高斯和亚高斯信号的概率密度进行估计(假设未知源信号是相互独立的).数值实验验证了新构造的PDF的可行性,与原算法相比,收敛时间和分离效果都得到了较大的改善. 相似文献
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针对实际被动声纳信号宽带非平稳且统计特性无法预知的特点,由宽带卷积混合模型,建立了融合时间延迟结构与非参数化特性的代价函数,通过核密度技术同时估计目标源的概率密度函数和解混矩阵,并对估计的最优解混矩阵与目标源信号求取每个频点内方位能量谱,最后累加所有子带构成宽带方位能量谱。宽带仿真结果与实际海试表明本文方法在方位分辨率和估计精度方面接近最小方差无失真响应(Minimum variance distortionless response, MVDR)和多重信号分类(Multiple signal classification, MUSIC)算法,在弱目标检测方面具有一定优势。 相似文献
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提出一种P300脑电信号识别的新方法,克服了多导联、多特征造成的操作繁琐、数据冗杂等问题。首先,针对P300小波变换中小波基如何优选缺乏必要的理论依据,提出结合电极分布特性,依据SNR和RMSE量化指标选择最优小波基,并结合SPWD时频分析对相干平均后的原始信号进行去噪处理,利用JADE盲源分离算法对得到的观测信号进行分离;其次,针对P300盲源分离后如何自动优选有效分量避免过度分解,提出结合G1法构建时空分析模型,最优化自动提取P300分量并映射回头皮电极处;最后,为改善BCI系统的在线应用,将EA和SFFS法相结合优选特征,构建具有6维特征向量的训练模型,利用C-SVM进行识别。实验结果表明,相对于传统的数据处理方法,P300成分的提取效果、系统分类精度和速度均有显著提高。 相似文献
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音波法泄漏检测技术用于输气管道泄漏检测具有灵敏度高、实时性强、定位精度高等优点,但是现阶段受困于信号滤波技术,难以在实际工程中推广应用。总结了现阶段主要的时频域滤波方法,重点介绍具有代表性的小波滤波和维纳滤波的滤波原理,利用实验室采集的泄漏音波信号验证了两种滤波方法的实际滤波效果。并且讨论了基于时域和频域滤波方法的不足,分析了针对某些工况,滤波方法不能取得良好滤波方法的原因。在此基础上,引入了近年来发展迅速的盲源分离技术,阐述盲源分离的原理,通过分离构造信号说明了盲源分离技术具有更好的适用性和更好的滤波效果,最后利用实验室采集的泄漏音波信号进行了实际分离,表明盲源分离技术具有实际的应用价值。 相似文献
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摘要:未知噪声环境下机械源信号盲分离方法由于忽略噪声影响往往得到很差的分离效果。针对此问题,本文提出了一种基于变分贝叶斯独立分量分析的机械故障源分离方法,该方法与传统的机械源分离方法相比,具有以下独特特点,即不需要将未知噪声看成一种独立源,也不需要进行消噪预处理,可直接对噪声干扰的机械源信号进行有效分离。仿真研究表明,提出的方法优于传统的机械源分离方法,分离误差大幅度降低。实验结果也验证了本文提出的方法的有效性。 相似文献
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准确的AR模型能够较好地揭示信号中蕴含的状态特征变化的信息,然而,AR模型对系统的状态变化十分敏感,多个动态变化的源信号的耦合必然会影响其估计结果。基于此,提出了一种基于盲源分离和AR谱估计的旋转机械故障诊断方法。首先,利用盲源分离的方法从混合观测信号中恢复各机械振动源信号;然后,将非平稳性的故障信号通过经验模态分解得到各本征模态函数;最后,对经验模态分解得到的平稳的本征模态函数进行AR谱估计,提取振动信号的故障特征信息。通过仿真研究和实验分析验证了该方法在旋转机械故障诊断中的有效性和可行性。 相似文献
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传统的盲源分离方法要求源信号相互统计独立,但是实际机械设备很难满足这个条件。为此,提出了一种基于Gabor变换和盲源分离相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过不同混合信号的Gabor变换系数之间的相互关系,得到源信号间的公共频率成分,然后对观测信号进行滤波处理,得到新的观测信号,最后利用矩阵联合对角化方法进行分离,实现相关源信号盲分离。该方法突破了传统盲源分离方法中要求源信号相互统计独立且最多只能有一个高斯信号的限制,仿真和实验结果验证了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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